BIG DATA ANALYTICS & SOCIAL MINING

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il master in Big Data Analytics & Social Mining dell'Università di Pisa mira a formare professionisti, i Data Scientist, con competenze multidisciplinari per gestire i big data e ricavarne conoscenza, supportando così il processo decisionale e l'innovazione dei servizi. I Data Scientist formati a Pisa sono preparati anche a gestire le implicazioni etiche e legali della Data Science. Il corso integra competenze tecnologiche, analitiche, narrative ed etiche, attingendo a diverse discipline come il data mining, il machine learning, l'analisi e la visualizzazione dei dati, la network science, le scienze sociali computazionali, l'etica e il giornalismo dei dati. Un aspetto fondamentale è lo stimolo all'uso creativo delle fonti di dati, con ampio spazio dedicato a progetti concreti.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di diverse aree tematiche, tra cui data mining e machine learning, analisi e visualizzazione dei dati, network science, computational social science, etica e giornalismo dei dati. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, laboratori e project work, con un focus sull'applicazione concreta delle conoscenze acquisite. L'approccio didattico è orientato a fornire sia le basi teoriche che le competenze pratiche necessarie per affrontare le sfide del mondo dei big data.

• Competenze acquisite

  Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei big data, nell'applicazione di tecniche di machine learning, nella visualizzazione dei dati e nella comunicazione dei risultati. Saranno in grado di gestire progetti complessi di data science, di valutare le implicazioni etiche e legali dei dati e di utilizzare strumenti e tecnologie all'avanguardia. Le competenze acquisite consentiranno di operare in diversi settori, supportando il processo decisionale e l'innovazione.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'analisi dei dati. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'integrazione di sistemi di I.A. nelle piattaforme di analisi stanno cambiando il modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e interpretati. Questo porta a una maggiore efficienza, a una migliore capacità di previsione e alla possibilità di scoprire nuove informazioni e modelli.

• Per i futuri laureati in Big Data Analytics & Social Mining, le opportunità sono molteplici. La domanda di data scientist e professionisti con competenze in I.A. è in costante crescita in tutti i settori. Tuttavia, la concorrenza è elevata e i professionisti dovranno dimostrare una solida conoscenza delle tecniche di I.A., capacità di problem solving e una forte etica professionale. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di affrontare le questioni etiche legate all'uso dei dati.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale sviluppare competenze specifiche come la capacità di utilizzare strumenti di machine learning, la conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e R, e la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.. Inoltre, è importante sviluppare capacità di comunicazione e di collaborazione, poiché i data scientist lavorano spesso in team multidisciplinari. La capacità di adattarsi ai cambiamenti e di apprendere continuamente è essenziale.